00:38Patrick Loeber@patloeber78°Google Research发布了TimesFM-3,这是一个先进的时间序列基础模型。该模型仅需单次前向传播即可实现准确的多变量时间序列预测。TimesFM-3在多个主要基准测试中显著优于其他预测模型。模型已在GitHub和Hugging Face平台可用。AI模型TimesFM-3Google Research时间序列4 个信源在谈事件专题推荐理由:Google开源了TimesFM-3,单次前向就能做多变量时间序列预测,比其他模型表现好多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TimesFM-3
15:48IT之家(博客/媒体)精选73°谷歌推出TimesFM-3模型,拥有3.3亿参数,在超1万亿时间点数据上预训练。该模型支持零样本多变量时间序列预测,采用双注意力机制和连续补丁掩码技术。TimesFM-3可联合预测多个相关时间序列,捕捉依赖关系,提升准确率。原生支持多目标预测、过去协变量和动态协变量三种特性。AI模型TimesFM-3谷歌时间序列预测2 个信源在谈事件专题推荐理由:谷歌发布3.3亿参数的TimesFM-3,能零样本预测多变量时间序列,无需微调即可捕捉复杂依赖关系。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TimesFM-3
05:28官方一手marktechpost@Michal Sutter78°Google Research发布了TimesFM-3,拥有3300万参数的时间序列基础模型。该模型可在单次前向传播中预测多个相关时间序列,原生支持多元预测。在GIFT-Eval、fev-bench和TIME排行榜上,TimesFM-3在预训练基础模型中平均排名第一。模型权重采用非商业、非生产许可发布。AI模型TimesFM-3Google时间序列预测2 个信源在谈事件专题推荐理由:Google新出的TimesFM-3能一次性预测多个时间序列,不用专门微调,在多个基准测试中排名第一。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TimesFM-3